назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [ 50 ] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147]


50

E.I. du Pontde Nemours

39 130

Procter & GamUe

37154

TIAA-CREF

35 669

Merrill Lyncti

35 653

Prudential Ins. Co. of America

34 427

Верхние строчки рейтинга Fortune-500 занимают предприятия следующих отраслей: автомобильная промышленность, торговля, нефтепереработка и коммерческие банки. В целом этот список перекликается с перечнем самых влиятельных отраслей, приведенном в рейтинге FT-500.

Таблица 2.7. Тор-20 отраслей рейтинга Fortune-500 за 1998 год

№п/п

Отрасль

Выручка, мпн. допп.

Прибыль, млн. долл.

Число занятых

Количество предприятий в рейтинге

Автомобильная промышленность

Motor vehicles and Parts

399701

27 747

1 534 366

Торговля

General Merchandisers

350192

10 074

2514 890

Нефтепереработка

Petroleum Refimng

321 824

12 352

405427

Коммерческие банки

Commercial Banks

321466

37 321

1 067 441

Газо-, В0ДО- и электроснабжение

Utilrties, Gas and Electric

306152

15842

527148

Оптовая торговля

Wholesalers

300 808

2 676

541 468

Электроника и электронное оборудование

Electronics, Electrical Equip.

298 052

14 601

1422 890

Телекоммуникации

Telecommuricatlors

264 070

50511

999 960

Компьютеры и офисное оборудование

Computers, OffBS Equipment

236 761

9 885

746113

Розничная торговля

Speciatisi Retailers

226 1 82

8312

1 349 020

Пищевая промышленность и фармацевтика Food and Drufl Stores

210312

3527

1 296 690

Пищевая промышленность

Food

209 488

6 658

953 313

Страхование

Insurance: Р & С (stock)

192101

17 858

379 382

Здравоохранение

Healthcare

190 769

1 490

1269110

Финансовые компании

Diversified Financials

187165

17 732

457450

Аэрохосмическая прсмышпенность

Aerospace

162153

6 872

865 304

Химическая промышленность

Chemicals

156 521

11 289

5104S;

Фармацевтика

Pharmaceuticals

148699

26178

497 692

Страхование жизни и здоровья

Insurance: Life, Health (stock)

143618

9790

251 231

Промышленное и сельскохозяйственное оборудование

Industnal and Farm Equipment

141 177

5733

704 2Ф1



В заключение настояшей главы приведу следующее высказывание Эдварда Бенниана (Edward G.Bermiari), процитированное Бернстанном в своей книге «Анализ финансовой отчетности»:

«Невозможно составить прогноз, которому можно было бы полностью верить. Не имеет значения, какие усовершенствования методики применяются, все равно остается по меньшей .мере несколько экзогенных переменных. Такшч образом, нельзя даже сказать определенно, насколько вероятно то, что наш прогноз должен быть верным»

Сказанное выше в полной мере относится ко всему человеческому - нам не дано знать будущее, также как и жить вечно По крайней мере, на сегодня нет ни малейшего шанса рассчитывать на это, хотя иадежлой питается человек.



атематика и статистика!

«с помощью цифр доказать можно все, что угодно»

Томас Карлейль, аигчийский публицист, историк

Знание статистических и математических методов поможет вам:

- проводить математически обоснованный анализ и давать оценку динамике цен;

- оценивать реальную доходность и среднерыночный риск инвестиций;

- находить взаимосвязь между различными активами и определять сс значимость,

- оценивать вероятность наступления различных событий;

- поддерживать квалифицированный риск-менеджмент.

Вероятностный процесс

Работа иа финансовых рынках предполагает вероятностную оценку будущих событий Происходит это в первую очередь из-за недостатка информации, зачастую испытываемого людьми, проводящими анализ и принимающими решения. О свойствах информационного «голода» мы поговорим в главе, посвященной психологии, а здесь остановимся на математическом описании этого процесса. Главным здесь является наше практически полное незнание будущего, которое н является объектом торговли иа финансовых рынках. Так, покупая фьючерсный контракт, мы рассчитываем на рост стоимости товара, на который выписан фьючерс. Если при этом вы уверены в том, что поступаете правильно на все 100 процентов, то это не больше чем ложная самоуверенность. К сожалению, на рынке нельзя быть ни в чем уверенным. Однако человек не только не знает будущего, но зачастую имеет очень плохую и недостоверную информацию о прошлом. Только близкое прошлое доступно человеку для максимально возможной полноты информации, дальнее же закрыто за завесой тайны не хуже будущего. Более-менее человек разбирается в настоящем. Однако и здесь обилие информации не дает основания утверждать, что человек знает о!фужающее его настоящее. Таким образом, куда ни кинь взгляд - в прошлое, настоящее или будущее - человек везде ограничен тем объемом информации, который он может воспринять и проанализировать, а также к которому он имеет доступ. Все остальное относится к области неизвестного, а неизвестное, как мы знаем, и пугает и притягивает людей. Отсюда появляются легенды и гипотезы о рынке - то он случайный, то эффективный, то хаотичный и т.д. В этом мы напоминаем пещерных людей, пытающихся объяснить природные явления (например, такие как гром или молния) доступными соответствующему уровню знаний и, соответственно, накопленной информации об окружающем мире, понятиями

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [ 50 ] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147]